Analyse factorielle par dimension

On utilise des AFDM (Analyse Factorielle des Données Mixtes, ou FAMD Factor Analysis for Mixed Data en anglais) pour traiter notre jeu de données car il contient des variables quantitatives et qualitatives. L’AFDM procède de la même manière qu’une ACP (Analyse en Composantes Principales) sur les variables quantitatives, et performe une ACM (Analyses des Correspondances Multiples) sur les variables qualitatives.

Conditions Abiotiques

Mai Juin Juillet Août Septembre

Pourcentage de variance expliqué par les 3 premiers axes de l’AFDM (ou 2 premiers axes si la dimension analysée est composée de moins de 3 variables).

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 1 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 2 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 3 de l’AFDM.

Distribution des pixels sur l’axe 1 et l’axe 2.

Distribution des variables sur l’axe 1 et l’axe 2.

Tableau récapitulatif des variables utilisée dans la dimension :

Nom Nature Dimension Caractéristique Description Variation au cours des mois Source
t10 quantitative CA Conditions climatiques Moyenne mensuelle des températures journalières les plus froides (10%, en °C) oui calculé
t90 quantitative CA Conditions climatiques Moyenne mensuelle des températures journalières les plus chaudes (10%, en °C) oui calculé
rain0 quantitative CA Conditions climatiques Nombre de jours sans pluie dans le mois oui calculé
htNeigmean quantitative CA Conditions climatiques Moyenne mensuelle de la hauteur de neige (en m) oui calculé
nbJssdegel quantitative CA Conditions climatiques Nombre de jours sans dégel (température maximale journalière inférieure ou égale à 0°C ) dans le mois oui calculé
nbJgel quantitative CA Conditions climatiques Nombre de jours avec gel (température minimale journalière supérieure -5°C) dans le mois oui calculé
nbJneb10 quantitative CA Conditions climatiques Nombre de jours avec une nébulosité faible oui calculé
nbJneb90 quantitative CA Conditions climatiques Nombre de jours avec une forte nébulosité (10%) oui calculé
wind10 quantitative CA Conditions climatiques Moyenne mensuelle de la vitesse journalière des vent les plus forts (10%, en m.s-1) oui calculé
wind90 quantitative CA Conditions climatiques Moyenne mensuelle de la vitesse journalière des vent les plus faibles (10%, en m.s-1) oui calculé
pente_25m quantitative CA Topographie Pente (en °) non calculé
northing_25m quantitative CA Topographie Exposition, transformée par le cosinus non calculé
easting_25m quantitative CA Topographie Exposition, transformée par le sinus non calculé
LS_factor quantitative CA Topographie Facteur d’érosion LS, quantifie l’effet de la topographie sur l’érosion du sol non https://esdac.jrc.ec.europa.eu/content/ls-factor-slope-length-and-steepness-factor-eu
landform_25m qualitative CA Topographie Formes du relief (10 classes) non calculé
SWDmean quantitative CA Topographie Moyenne mensuelle du rayonnement moyen journalier (en W.m-²) non calculé
shannon_landform quantitative CA Topographie Indice de diversité de Shannon sur les formes de reliefs présents dans un pixel de 25m de côté non calculé
simpson_landform quantitative CA Topographie Indice de diversité de Simpson sur les formes de reliefs présents dans un pixel de 25m de côté non calculé
nb_distinct_landform quantitative CA Topographie Nombre de formes du relief présents dans un pixel de 25m de côté non calculé
presence_eau qualitative CA Hydrologie Présence d’eau libre non calculé
TWI_25m quantitative CA Hydrologie Topographic Wetness Index, quantifie le contrôle topographique sur les processus hydrologiques non calculé

Biomasse

Mai Juin Juillet Août Septembre

Pourcentage de variance expliqué par les 3 premiers axes de l’AFDM (ou 2 premiers axes si la dimension analysée est composée de moins de 3 variables).

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 1 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 2 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 3 de l’AFDM.

Distribution des pixels sur l’axe 1 et l’axe 2.

Distribution des variables sur l’axe 1 et l’axe 2.

Tableau récapitulatif des variables utilisée dans la dimension :

Nom Nature Dimension Caractéristique Description Variation au cours des mois Source
GDD quantitative B Quantité Degré-jour de croissance (en °C, avec T0 = 0°C) oui calculé
NDVI quantitative B Quantité Normalized Difference Vegetation Index oui calculé
abondance_feuillage qualitative B Qualité Abondance du feuillage (4 classes) non calculé
P_ETP quantitative B Productivité Précipitation - EvapoTranspiration (en mm) oui calculé

Physionomie de Végétation

Mai Juin Juillet Août Septembre

Pourcentage de variance expliqué par les 3 premiers axes de l’AFDM (ou 2 premiers axes si la dimension analysée est composée de moins de 3 variables).

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 1 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 2 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 3 de l’AFDM.

Distribution des pixels sur l’axe 1 et l’axe 2.

Distribution des variables sur l’axe 1 et l’axe 2.

Tableau récapitulatif des variables utilisée dans la dimension :

Nom Nature Dimension Caractéristique Description Variation au cours des mois Source
ht_physio_max quantitative PV Structure Hauteur maximale de la végétation (en cm) non calculé
nb_strates quantitative PV Structure Nombre de strates de végétation (5 classes) non calculé
penetrabilite quantitative PV Structure Pénétrabilité de la strate basse (3 classes) non calculé

Contexte Spatial

Mai Juin Juillet Août Septembre

Pourcentage de variance expliqué par les 3 premiers axes de l’AFDM (ou 2 premiers axes si la dimension analysée est composée de moins de 3 variables).

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 1 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 2 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 3 de l’AFDM.

Distribution des pixels sur l’axe 1 et l’axe 2.

Distribution des variables sur l’axe 1 et l’axe 2.

Tableau récapitulatif des variables utilisée dans la dimension :

Nom Nature Dimension Caractéristique Description Variation au cours des mois Source
habitat_similaire_100m quantitative CS Similarité d’attributs Habitat similaire adjacent dans un rayon de 100m (en %) non calculé
habitat_similaire_250m quantitative CS Similarité d’attributs Habitat similaire adjacent dans un rayon de 250m (en %) non calculé
habitat_similaire_500m quantitative CS Similarité d’attributs Habitat similaire adjacent dans un rayon de 500m (en %) non calculé
habitat_similaire_1000m quantitative CS Similarité d’attributs Habitat similaire adjacent dans un rayon de 1km (en %) non calculé
taille_patch_habitat_m2 quantitative CS Similarité d’attributs Surface du patch d’habitat (en m²) non calculé
temps_acces quantitative CS Accessibilité Temps d’accès au pixel, en marchant, en prenant en considération la pente et l’altitude (en h) oui calculé
distance_eau quantitative CS Information visuelle Distance euclidienne à de l’eau libre (en m) non calculé
distance_infrastructure quantitative CS Empreinte anthropique Distance euclidienne aux infrastructures humaines (en m) non calculé
distance_foret_IGN_cout_pente quantitative CS Proximité couvert forestier Distance à la forêt, en prenant en considération la pente (en m) non calculé
visibilite_mediane quantitative CS Information visuelle Distance médiane visible depuis le pixel (en m) non calculé

Dynamique

Mai Juin Juillet Août Septembre

Pourcentage de variance expliqué par les 3 premiers axes de l’AFDM (ou 2 premiers axes si la dimension analysée est composée de moins de 3 variables).

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 1 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 2 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 3 de l’AFDM.

Distribution des pixels sur l’axe 1 et l’axe 2.

Distribution des variables sur l’axe 1 et l’axe 2.

Tableau récapitulatif des variables utilisée dans la dimension :

Nom Nature Dimension Caractéristique Description Variation au cours des mois Source
presence_avalanche qualitative D Régime de perturbation Présence d’un couloir d’avalanche non calculé
diffT quantitative D Indice de changement climatique Différence de moyenne mensuelle, sur 30 ans, de température journalière moyenne, entre 1959-1988 et 1989-2018 (en °C) oui calculé

Infrastructures

Mai Juin Juillet Août Septembre

Pourcentage de variance expliqué par les 3 premiers axes de l’AFDM (ou 2 premiers axes si la dimension analysée est composée de moins de 3 variables).

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 1 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 2 de l’AFDM.

Pourcentage de contribution des variables de la dimension analysée pour l’axe 3 de l’AFDM.

Distribution des pixels sur l’axe 1 et l’axe 2.

Distribution des variables sur l’axe 1 et l’axe 2.

Tableau récapitulatif des variables utilisée dans la dimension :

Nom Nature Dimension Caractéristique Description Variation au cours des mois Source
pourcentage_infrastructures quantitative I Artificialisation du sol Surface de sol, d’un pixel de 25m de côté, contenant une infrastructure physique (en %) non calculé
degre_artif qualitative I Artificialisation du sol Degré d’aménagement du sol (en 4 classes) non calculé
degre_interdiction qualitative I Protection réglementaire Présence d’interdiction d’activités (en 3 classes) non calculé

ACP sur toutes les variables (sans considérer les dimensions)